k-means聚类算法

时间: 2023-09-25 17:15:17 浏览: 43
k-means聚类算法是基于原型的聚类算法之一,它的目标是将数据集中的n个样本分成k个簇,使得每个样本都属于离它最近的簇,即最小化所有样本与所属簇中心的距离之和。 算法步骤如下: 1. 从数据集中随机选择k个样本作为初始簇中心。 2. 对于每个样本,计算它与k个簇中心的距离,并将其分到距离最近的簇中心所属的簇中。 3. 对于每个簇,重新计算它的簇中心,即将该簇中所有样本的坐标取平均值作为新的簇中心。 4. 重复步骤2和3直到簇中心不再发生变化或达到最大迭代次数。 k-means聚类算法的优点是简单、易于实现,缺点是对于初始簇中心的选择比较敏感,而且容易陷入局部最优解。为了克服这些问题,通常需要多次运行算法,每次选择不同的初始中心,并选取最优的聚类结果。
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K-means聚类算法

K-means聚类算法是一种基于距离度量的无监督学习算法,其目的是将样本数据集分成K个不同的组或者簇。K-means算法的基本思想是:通过迭代的方式,将样本数据集中的每个样本点划分到距离其最近的一个簇中,并更新簇的中心点,直到达到收敛条件。具体而言,K-means算法包含以下几个步骤: 1. 随机选择K个点作为簇的中心点; 2. 计算每个样本点与K个簇中心的距离,将其分配给距离最近的簇; 3. 更新每个簇的中心点为该簇内所有样本点的平均值; 4. 重复2和3步骤,直到簇中心点不再发生变化或达到预定的迭代次数。 K-means算法的优点包括简单、高效且易于实现,适用于大规模数据集,并且容易解释聚类结果。但是,K-means算法的缺点也比较明显,如对于初始簇的中心点的选择敏感,容易陷入局部最优解等问题。

K-MEANS聚类算法

K-MEANS聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于将一组数据点分成K个簇。其基本思想是通过不断迭代将数据点归为K个簇,使得每个簇内的数据点越相似,不同簇之间的数据点越不相似。K-MEANS聚类算法的步骤如下: 1. 选择K个初始质心,可以随机选择或从数据点中选取。 2. 将每个数据点分配到最近的质心所在的簇中。 3. 计算每个簇的中心点作为新的质心。 4. 重复步骤2和3,直到质心不再改变或达到预定的迭代次数。 K-MEANS聚类算法的优点是简单易懂,计算速度快;缺点是对于初始质心的选择非常敏感,可能会陷入局部最优解,而且需要预先确定簇的数量K。

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